【联邦学习+区块链】联邦学习与区块链

前言：联邦学习（Federated Learning）是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或多计算节点之间开展高效率的机器学习的一种新兴人工智能基础技术，与分布式机器学习不同的是联邦学习需要一种去中心化分布系统来保证用户的隐私安全，在保障数据安全和交换、训练效率前提下进行有效的机器学习。区块链作为一个去中心化、数据加密、不可篡改的分布式共享数

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